Mahout（0.11.1）火花项目相似性的输出如下：
3705021559 3705021558:241.35418715327978 3705021546:163.6168323904276
据我了解，其格式为：
(item)tab(item1:score)tab(item2:score)，item1，item2，itemx ...
所谓的指标。
我的问题是如何使用这些指标？
在某些例子中，如
https://www.mapr.com/products/mapr-sandbox-hadoop/tutorials/recommender-tutorial和https://www.mapr.com/blog/mahout-spark-whats-new-recommenders%E2%80%94part-2，
我们索引指标，我们通过查询指标字段获得推荐，然后我们得到推荐。对我来说，它看起来像：我们列出了人们购买的指标列表，我们用指标列表查询Elasticsearch / Solr，我们得到推荐的（类似的）项目。在这种方法中，我们查询指标字段以获得类似的项目。
为什么不简单地说：如果我们知道人们作为列表购买了什么，我们会查询ID字段以获取指标作为结果。换句话说，我们从spark-itemsimilarity获得的输出已经告诉我们哪些项目（指标）与项目相似？
也许我误解了指标的含义，有人请清楚我的问题吗？
答案 0 :(得分：0)
3705021559 3705021558:241.35418715327978 3705021546:163.6168323904276格式正是(item)tab(item1:score)tab(item2:score)
第一项是与所有其余项目进行比较的项目。所以这就是说，与3705021559相比，3705021558的对数似然比为241.35418715327978，依此类推。
输出与您输入匹配，因此如果3705021558不是项目ID，您可能已在输入中指定了项目的位置。在没有参数的情况下运行spark-itemsimilarity以获得帮助输出。您可以指定输入TSV中item-id的位置，user-id和指标名称所在的位置。
如果您计划在推荐人中使用此功能，请尝试使用Universal Recommender，它具有事件捕获功能和所有集成的推荐服务器。 http://templates.prediction.io/PredictionIO/template-scala-parallel-universal-recommendation